- {{j.pay}}
- {{f}}
Cloud-KI lernen als AWS Certified Machine Learning Engineer
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist IBB Institut für Berufliche Bildung GmbH.
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
Achse beginnt bei {{s1.axis}}
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Witten
- NÄCHSTER START
- 12.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der Kurs AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vermittelt Ihnen fundierte KI-Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Durch eine Kombination aus theoretischen Grundlagen und praxisnahen Lab-Trainings direkt in der AWS Cloud erwerben Sie die passenden Fähigkeiten, um ML-Workloads effizient zu gestalten und skalierbare Lösungen umzusetzen.
- Kerninhalte des Kurses umfassen u.a. die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, statistische Modellierung sowie AWS Machine Learning Services einschließlich Amazon SageMaker für Modelltraining, Deployment und Verwaltung. Außerdem beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung und Feature Engineering mit AWS Glue und Amazon S3. Zu den Inhalten gehören außerdem die Automatisierung von ML-Workflows mit Pipelines und MLOps-Prinzipien, die Modellbewertung und Optimierung, um Performanz und Genauigkeit zu verbessern sowie die Bereitstellung skalierbarer ML-Anwendungen mit AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien. Sie lernen zudem Sicherheits- und Governance-Richtlinien für ML-Workloads inklusive IAM und Verschlüsselung kennen und beschöftigen sich mit Fehleranalyse, Bias-Erkennung und Modellinterpretation, um vertrauenswürdige KI-Lösungen zu gewährleisten.
- Während des Kurses setzen Sie Ihr Wissen durch praxisorientierte Hands-on Labs in der AWS Cloud ein, um reale Szenarien zu simulieren und Machine-Learning-Modelle effektiv zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dadurch werden Sie optimal auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereitet.
- Diese Zertifizierung richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Scientists und Softwareentwickler, die ihre Kompetenzen im Bereich Machine Learning vertiefen möchten, um sich für anspruchsvolle Aufgaben in KI-gestützten Anwendungen, Cloud-Architekturen und datengetriebenen Geschäftsprozessen zu qualifizieren. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre Expertise in Machine Learning auszubauen und sich als zertifizierter AWS Machine Learning Engineer für zukunftsweisende Karrierechancen zu positionieren!
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Statistische Modellierung und Algorithmen
- AWS Machine Learning Services
- AWS SageMaker für Modelltraining und Deployment
- AWS Glue und Amazon S3
- Automatisierung von ML-Workflows
- AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien
- Modellbewertung und Optimierung
- Sicherheitskonzepte und Best Practices in AWS
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Witten
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Chemnitz
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Bremerhaven
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Hettstedt
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden
Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.
- 2
Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden
Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.
- 3
Verantwortung schrittweise aufbauen
Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.
04 · Anbieter
291 Kurse mit aktuellem Termin an 186 Orten
291 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 186 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei IBB Institut für Berufliche Bildung GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
- {{j.pay}}
- {{f}}
Auf dieser Seite passt nichts zu diesem Filter. Die nächste Seite oder die ganze Liste zeigt mehr.
Häufige Fragen
3 Fragen, kurz beantwortet
{{f.a}}
Mehr
16 weitere Seiten zum Thema KI & Machine Learning
Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)
Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.
Angebote dieses Anbieters